| 自适应SAGA算法进行全局寻优的研究 |
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| 引用本文： | 李国丽,吴宜灿,张建,付桂生.自适应SAGA算法进行全局寻优的研究[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2004,27(9):1000-1004. |
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| 作者姓名： | 李国丽 吴宜灿 张建 付桂生 |
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| 作者单位： | 中国科学院,等离子体物理研究所,安徽,合肥,230031;合肥工业大学,电气与自动化工程学院,安徽,合肥,230009;中国科学院,等离子体物理研究所,安徽,合肥,230031;合肥工业大学,电气与自动化工程学院,安徽,合肥,230009 |
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| 摘 要： | 遗传算法以概率转换规则为基础,在给定问题的潜在解集中进行广泛搜索,具有很强的全局寻优能力,但收敛速度慢。模拟退火算法理论上只要计算时间足够长,就可以保证收敛于全局最优点。但是在实际算法的实现过程中,由于计算速度和时间的限制,全局寻优点的效果并不理想。将遗传算法和模拟退火相结合,提出一种混合的自适应遗传算法,可以提高收敛速度并改善全局寻优性能。
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| 关 键 词： | 遗传算法 模拟退火 混合 自适应 |
| 文章编号： | 1003-5060(2004)09-1000-05 |
| 修稿时间： | 2003年11月19 |
Study of the global optimization by adaptive SAGA |
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| LI Guo-li.Study of the global optimization by adaptive SAGA[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2004,27(9):1000-1004. |
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| Authors: | LI Guo-li |
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| Abstract: | The genetic algorithm is based on the rules of probability transformation and has high ability in global optimization in searching the minimum in the possible solutions to the given problem,but the speed of convergence is lower. As for the simulated annealing algorithm, convergence to the global minimum can be achieved theoretically if the calculation time is long enough,but the result of global optimization is not ideal in practice because of the restriction of calculation speed and time. In this paper,a hybrid adaptive genetic algorithm,which is the combination of the simulated annealing algorithm and the genetic algorithm,is presented to enhance the speed of calculation and improve the global optimization. |
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| Keywords: | genetic algorithm simulated annealing hybrid adaptivity |
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